Студенты МФТИ разработали нейросеть для поиска утечек газа

Студенты Московского физико-технического института представили прототип системы, способной дистанционно находить утечки метана на промышленных объектах. Алгоритм анализирует данные с тепловизоров и камер в реальном времени, что позволяет оперативно выявлять аварийные участки до того, как они станут угрозой для инфраструктуры или экологии региона.

Разработка базируется на глубоком обучении нейронных сетей, которые были натренированы на тысячах снимков газовых выбросов в различных погодных условиях. Главное преимущество системы заключается в возможности интеграции с дронами. Автоматизация мониторинга избавляет инспекторов от необходимости обходить километры трубопроводов вручную, особенно в труднодоступной местности.

Проект уже прошел первые полевые испытания на полигоне, где показал точность распознавания на уровне 94%. Сейчас команда молодых ученых работает над минимизацией количества ложных срабатываний, вызванных тепловыми помехами от оборудования. В планах разработчиков — создание масштабируемого программного решения, которое можно будет внедрить в существующие системы видеонаблюдения на крупных нефтегазовых предприятиях уже к следующему году.